基于决策树和模糊逻辑的玉米颗粒分类研究

玉米颗粒存在虫蛀和霉变现象,为检测玉米颗粒的品级,采用基于决策树和模糊推理系统相结合的方法,对采集的玉米颗粒碰撞声信号进行特征选择和分类.首先,提取每个碰撞声信号的标准差、偏度、峰度等9类统计特征,作为C4.5算法的输入,构造决策树,进行特征选择;然后,根据构造的决策树,设计模糊推理系统的隶属函数和IF-THEN规则;最后,利用设计好的模糊推理系统对碰撞声信号进行分类,该方法对玉米的完好粒、虫蛀粒和霉变粒的正确识别率分别达到了97.6%、92.9%和96.4%.实验结果表明,采用决策树和模糊推理系统相结合的方法对玉米颗粒检测与分级是可行的,具有较强的实际应用价值.